LightGBM 機械学習
lightgbm (Python)
· 電力負荷(時間次・1年)
Microsoft 発の勾配ブースティング。XGBoost と同系統で、外生変数列があれば特徴量に使う。
ラグ+カレンダー+CSV外生変数(あれば) / 予測値は0未満をクリップ
予測結果(実測値・予測値・信頼区間)
精度メトリクス(ホールドアウト評価)
| RMSE | MAE | MAPE |
|---|---|---|
| 1,889.65 | 1,424.95 | 5.43% |
lightgbm (Python)
· 電力負荷(時間次・1年)
Microsoft 発の勾配ブースティング。XGBoost と同系統で、外生変数列があれば特徴量に使う。
ラグ+カレンダー+CSV外生変数(あれば) / 予測値は0未満をクリップ
| RMSE | MAE | MAPE |
|---|---|---|
| 1,889.65 | 1,424.95 | 5.43% |